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Enregistrement W2064514053 · doi:10.1111/gwat.12132

Physically Based Groundwater Vulnerability Assessment Using Sensitivity Analysis Methods

2013· article· en· W2064514053 sur OpenAlexafffund
Jean Beaujean, Jean‐Michel Lemieux, Alain Dassargues, René Therrien, Serge Brouyère

Notice bibliographique

RevueGround Water · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversité de LiègeEuropean CommissionUniversité Laval
Mots-clésAquiferSensitivity (control systems)Vulnerability assessmentVulnerability (computing)GroundwaterComputer scienceGroundwater flowOperator (biology)Environmental scienceMathematical optimizationMathematicsGeologyGeotechnical engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A general physically based method is presented to assess the vulnerability of groundwater to external pressures by numerical simulation of groundwater flow. The concept of groundwater vulnerability assessment considered here is based on the calculation of sensitivity coefficients for a user-defined groundwater state for which we propose several physically based indicators. Two sensitivity analysis methods are presented: the sensitivity equation method and the adjoint operator method. We show how careful selection of a method can significantly minimize the computational effort. An illustration of the general methodology is presented for the Herten aquifer analog (Germany). This application to a simple, yet insightful, case demonstrates the potential use of this general and physically based vulnerability assessment method to complex aquifers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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